Manejo de mapas
Kenneth Roy Cabrera Torres
Viernes, 30 de octubre de 2020
- Paquetes usado en el manejo de mapas.
- Lectura de un arhivo tipo “shp” (Shape o Shapefile).
- Despliegue del mapa importado del formato “.shp”.
- Desplogue de mapa de puntos con opciones.
- Superposición de mapas.
- Cargar un mapa de fondo para superponer los mapas tipo vector.
- Cálculo del número de accidentes.
Paquetes usado en el manejo de mapas.
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──## ✓ ggplot2 3.3.2 ✓ purrr 0.3.4
## ✓ tibble 3.0.4 ✓ dplyr 1.0.2
## ✓ tidyr 1.1.2 ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr 1.4.0 ✓ forcats 0.5.0## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()## Linking to GEOS 3.8.1, GDAL 3.1.3, PROJ 7.1.1## Data (c) OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0. https://www.openstreetmap.org/copyright## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.Lectura de un arhivo tipo “shp” (Shape o Shapefile).
El el siguiente luagar se puede descargar el mapa de los barrios de Envigado en formato Shape o Shapefile (.shp).
https://www.datos.gov.co/Ordenamiento-Territorial/Barrios-Municipio-de-Envigado/wduw-u5s7
Despliegue del mapa importado del formato “.shp”.
## Simple feature collection with 39 features and 9 fields
## geometry type: POLYGON
## dimension: XY
## bbox: xmin: -75.60517 ymin: 6.141683 xmax: -75.55978 ymax: 6.188921
## geographic CRS: WGS84(DD)
## # A tibble: 39 x 10
## barrio cod hectareas km_2 nombarrio objectid shape_area shape_leng zona
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 039 39 16.6 0.166 BOSQUES … 1 166170. 1732. 02
## 2 038 38 22.7 0.227 VILLAGRA… 2 226544. 2363. 02
## 3 036 36 18.4 0.184 PONTEVED… 3 183766. 1975. 02
## 4 037 37 13.2 0.132 JARDINES 4 131625. 1696. 02
## 5 009 9 134. 1.34 LAS VEGAS 5 1339512. 8151. 01
## 6 008 8 6.71 0.0671 LAS CASI… 6 67091. 1084. 08
## 7 010 10 23.1 0.231 LA PRIMA… 7 230520. 1930. 08
## 8 011 11 34.4 0.344 LA PAZ 8 343515. 2959. 07
## 9 012 12 30.6 0.306 MILAN VA… 9 306314. 2479. 08
## 10 013 13 49.9 0.499 EL DORADO 10 498922. 3698. 07
## # … with 29 more rows, and 1 more variable: geometry <POLYGON [°]>Desde este mismo lugar se puede descargar en forma de base de datos, la misma información pero con una columna adicional que tiene el formato “wkt” para objetos de tipo espacial.
bd_barrios <- read.csv("Barrios.csv", encoding = "UTF-8")
bd_barrios_sf <- st_as_sf(bd_barrios, wkt = "the_geom")
## Simple feature collection with 39 features and 9 fields
## geometry type: MULTIPOLYGON
## dimension: XY
## bbox: xmin: -75.60517 ymin: 6.141683 xmax: -75.55978 ymax: 6.188921
## CRS: NA
## First 10 features:
## BARRIO OBJECTID NOMBARRIO ZONA Cod Hectareas Km2 Shape_Leng
## 1 39 1 BOSQUES DE ZUÑIGA 2 39 16.617621 0.16617621 1731.536
## 2 38 2 VILLAGRANDE 2 38 22.655200 0.22655200 2363.385
## 3 36 3 PONTEVEDRA 2 36 18.377276 0.18377276 1974.681
## 4 37 4 JARDINES 2 37 13.163009 0.13163009 1695.531
## 5 9 5 LAS VEGAS 1 9 133.956030 1.33956030 8151.463
## 6 8 6 LAS CASITAS 8 8 6.709297 0.06709297 1083.836
## 7 10 7 LA PRIMAVERA 8 10 23.052831 0.23052831 1930.369
## 8 11 8 LA PAZ 7 11 34.352783 0.34352783 2959.244
## 9 12 9 MILAN VALLEJUELOS 8 12 30.632476 0.30632476 2478.794
## 10 13 10 EL DORADO 7 13 49.894015 0.49894015 3698.017
## Shape_Area the_geom
## 1 166170.24 MULTIPOLYGON (((-75.58107 6...
## 2 226543.82 MULTIPOLYGON (((-75.58155 6...
## 3 183766.11 MULTIPOLYGON (((-75.58155 6...
## 4 131625.35 MULTIPOLYGON (((-75.58694 6...
## 5 1339512.16 MULTIPOLYGON (((-75.58154 6...
## 6 67090.56 MULTIPOLYGON (((-75.60182 6...
## 7 230519.99 MULTIPOLYGON (((-75.59853 6...
## 8 343515.45 MULTIPOLYGON (((-75.59437 6...
## 9 306313.78 MULTIPOLYGON (((-75.59025 6...
## 10 498922.08 MULTIPOLYGON (((-75.58971 6...Si se quiere añadir una variable a un mapa en formato “sf”.
En este caso se añade la columna NOMBREBARRIO, para tener el nombre del barrio sin el problema de las tildes.
# En caso de añadir alguna columna de una base de datos a otra en formato sf.
bd_barrios_2 <- st_drop_geometry(bd_barrios_sf)
barrios_env <- barrios_env %>%
left_join(bd_barrios_2 %>% select(Cod, NOMBARRIO),
by = c("cod" = "Cod"))## Simple feature collection with 39 features and 10 fields
## geometry type: POLYGON
## dimension: XY
## bbox: xmin: -75.60517 ymin: 6.141683 xmax: -75.55978 ymax: 6.188921
## geographic CRS: WGS84(DD)
## # A tibble: 39 x 11
## barrio cod hectareas km_2 nombarrio objectid shape_area shape_leng zona
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 039 39 16.6 0.166 BOSQUES … 1 166170. 1732. 02
## 2 038 38 22.7 0.227 VILLAGRA… 2 226544. 2363. 02
## 3 036 36 18.4 0.184 PONTEVED… 3 183766. 1975. 02
## 4 037 37 13.2 0.132 JARDINES 4 131625. 1696. 02
## 5 009 9 134. 1.34 LAS VEGAS 5 1339512. 8151. 01
## 6 008 8 6.71 0.0671 LAS CASI… 6 67091. 1084. 08
## 7 010 10 23.1 0.231 LA PRIMA… 7 230520. 1930. 08
## 8 011 11 34.4 0.344 LA PAZ 8 343515. 2959. 07
## 9 012 12 30.6 0.306 MILAN VA… 9 306314. 2479. 08
## 10 013 13 49.9 0.499 EL DORADO 10 498922. 3698. 07
## # … with 29 more rows, and 2 more variables: geometry <POLYGON [°]>,
## # NOMBARRIO <chr>Lectura de la base de datos de las Sedes Administrativas del municipio de envigado.
Se pueden encontrar en:
https://www.datos.gov.co/Funci-n-p-blica/Sedes-Administrativas-Municipio-de-Envigado/7nv5-fy9z
Procedimiento para tomar las coordenadas y convertir la base de datos en un mapa.
sedes_admin_env <- read.csv("Sedes_Administrativas_Municipio_de_Envigado.csv")
sedes_admin_env <- sedes_admin_env %>%
separate(Coordenadas, into = c(NA, "Y", "X", NA), sep = "[\\(,\\)]") %>%
mutate(Y = as.numeric(Y),
X = as.numeric(X))
sedes_admin_env_sf <- st_as_sf(sedes_admin_env, coords = c("X", "Y"))## Simple feature collection with 49 features and 7 fields
## geometry type: POINT
## dimension: XY
## bbox: xmin: -75.60263 ymin: 6.149386 xmax: -75.53398 ymax: 6.175923
## CRS: NA
## First 10 features:
## SEDE
## 1 Agencia Pública De Gestión Y Colocación Para El Empleo
## 2 Archivo Central Municipio De Envigado
## 3 Carcel
## 4 Casa De Justicia
## 5 Casa De La Cultura Miguel Uribe Restrepo
## 6 Centro De Encuentro Ciudadano Y Vida Casa El Escobero
## 7 Centro De Encuentro Ciudadano Y Vida Casa Linares
## 8 Centro De Encuentro Ciudadano Y Vida El Salado
## 9 Centro Gerontológico Atardeser
## 10 Comisaría Primera Y Segunda
## Direccion Telefono Ext
## 1 Carrera 43A 38 Sur 60 3394000 4682
## 2 Diagonal 31 34B Sur 36 3331213 No aplica
## 3 Carrera 43A 38 Sur 35 3394000 4034
## 4 Calle 40 Sur 24F 106 3394000 4713 - 4731
## 5 Carrera 45 34A Sur 65 3394000 4426
## 6 Calle 36D Sur 27 40 3394000 4773
## 7 Calle 36 Sur 25 132 Loma del Chocho 3361590 No aplica
## 8 Calle 40 Sur 24E 75 3394000 4830
## 9 Transversal 34E Sur 33A 35 3394000 4355
## 10 Carrera 43A 38 Sur 54 Primer piso 3394000 4035 - 4091
## Horario.de.Atencion
## 1 Lunes a jueves de 7:00 am a 12:00 pm y de 2:00 pm a 6:00 pm. Viernes de 7:00 am a 12:00 pm y de 1:00 pm a 5:00 pm.
## 2 Lunes a jueves de 7:30 a.m. a 12:00 m y de 1:30 p.m.a 4:30 p.m. y Viernes de 7:30 a.m. a 12:00 m y de 1:00 p.m. a 4:00 p.m.
## 3 El servicio se prestara de manera permanente, es decir las 24 horas del día.
## 4 Lunes a jueves de 7:00 am a 12:00 pm y de 2:00 pm a 6:00 pm. Viernes de 7:00 am a 12:00 pm y de 1:00 pm a 5:00 pm.
## 5 Lunes a jueves: 7:00 a.m. a 7:00 p.m. y Sábado: 8:00 a.m. a 6:00 p.m.
## 6 Lunes a jueves de 7:00 am a 12:00 pm y de 2:00 pm a 6:00 pm. Viernes de 7:00 am a 12:00 pm y de 1:00 pm a 5:00 pm.
## 7 Lunes a jueves de 7:00 am a 12:00 pm y de 2:00 pm a 6:00 pm. Viernes de 7:00 am a 12:00 pm y de 1:00 pm a 5:00 pm.
## 8 Lunes a Jueves de 8:00 a.m. a 1:00 y de 2:00 p.m. a 6:00 p.m. Viernes de 8:00 a.m. a 12:00 m. y de 1:00 p.m. a 5:00 p.m.
## 9 Lunes a jueves de 7:00 am a 12:00 pm y de 2:00 pm a 6:00 pm. Viernes de 7:00 am a 12:00 pm y de 1:00 pm a 5:00 pm.
## 10 Lunes a jueves de 7.00 a.m. a 12:00 m y de 2:00 p.m. a 6:00 p.m. a Viernes de 7:00 a.m. a 12:00 m y de 1:00 p.m. a 5:00 p.m. NOTA: Cada semana, una de las comisarias de familia estaría de turno en jornada continua de 7:00 a 4:00
## Funcionario.Enlace Correo.electronico
## 1 Claudia Patricia Uribe Huertas claudia.urive@envigado.gov.co
## 2 Indira Daliana Sánchez Torregrosa indira.sanchez@envigado.gov.co
## 3 Hernán Arroyave Múnera hernan.arroyave@envigado.gov.co
## 4 Carlos Arturo López García carlos.lopez@envigado.gov.co
## 5 Clara Elena Vargas Aristizabal clara.vargas@envigado.gov.co
## 6 Luz Dary Castro Jaramillo luz.castro@envigado.gov.co
## 7 Claudia Milena Salazar Velásquez claudia.salazar@envigado.gov.co
## 8 Ruby Janet García González ruby.garcia@envigado.gov.co
## 9 Diana María Andrade Cuervo diana.andrade@envigado.gov.co
## 10 Zulma Stella Isaza Arango zulma.isaza@envigado.gov.co
## geometry
## 1 POINT (-75.58888 6.169993)
## 2 POINT (-75.57906 6.17246)
## 3 POINT (-75.58834 6.169554)
## 4 POINT (-75.57759 6.151587)
## 5 POINT (-75.59096 6.17307)
## 6 POINT (-75.57073 6.162559)
## 7 POINT (-75.56605 6.167601)
## 8 POINT (-75.5769 6.149386)
## 9 POINT (-75.58331 6.169336)
## 10 POINT (-75.58895 6.17006)
Desplogue de mapa de puntos con opciones.
st_crs(sedes_admin_env_sf) <- 4326
plot(st_geometry(sedes_admin_env_sf), pch = 19, col = "darkblue",
axes = TRUE, las = 1)
Llevar el mapa a coordenadas planas. En esta caso a CRS = 3116, (CRS: Coordinate Reference System) que corresponde al datuem Bogotá en Magnas/SIRGAS (EPSG = 3116, EPSG: European Petroleum Survey Group).
## Coordinate Reference System:
## User input: EPSG:4326
## wkt:
## GEOGCRS["WGS 84",
## DATUM["World Geodetic System 1984",
## ELLIPSOID["WGS 84",6378137,298.257223563,
## LENGTHUNIT["metre",1]]],
## PRIMEM["Greenwich",0,
## ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
## CS[ellipsoidal,2],
## AXIS["geodetic latitude (Lat)",north,
## ORDER[1],
## ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
## AXIS["geodetic longitude (Lon)",east,
## ORDER[2],
## ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
## USAGE[
## SCOPE["unknown"],
## AREA["World"],
## BBOX[-90,-180,90,180]],
## ID["EPSG",4326]]sedes_admin_env_sf_planas <- st_transform(sedes_admin_env_sf, crs = 3116)
plot(st_geometry(sedes_admin_env_sf_planas), axes = TRUE,
las = 1)
Superposición de mapas.
plot(st_geometry(barrios_env))
plot(st_geometry(sedes_admin_env_sf), pch = 19, col = "darkblue", add = TRUE)
Cargar un mapa de fondo para superponer los mapas tipo vector.
## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4750/7908.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4751/7908.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4752/7908.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4753/7908.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4750/7909.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4751/7909.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4752/7909.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4753/7909.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4750/7910.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4751/7910.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4752/7910.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4753/7910.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4750/7911.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4751/7911.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4752/7911.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4753/7911.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4750/7912.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4751/7912.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4752/7912.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/14/4753/7912.png
ggmap(mapa_envig) +
geom_sf(data = bd_barrios_sf,
inherit.aes = FALSE,
fill = "transparent") +
geom_sf(data = sedes_admin_env_sf,
inherit.aes = FALSE)## Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.
Cálculo del número de accidentes.
## `summarise()` regrouping output by 'RADICADO' (override with `.groups` argument)accidentes_env_x_barrio <- accidentes_env %>%
group_by(BARRIO) %>%
summarise(num_accidentes = n(),
log_num_accidentes = log10(num_accidentes)) %>%
mutate(barrio = tolower(BARRIO)) %>%
arrange(desc(num_accidentes))## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)accidentes_env_x_barrio$barrio <- factor(accidentes_env_x_barrio$barrio,
levels = accidentes_env_x_barrio$barrio)ggplot(accidentes_env_x_barrio, aes(barrio, num_accidentes)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip()
ggplot(accidentes_env_x_barrio, aes(barrio, log_num_accidentes)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip()
Subir la información del número de accidentes por barrio.
bd_barrios_sf_acc <- bd_barrios_sf %>%
inner_join(accidentes_env_x_barrio, by = c("nombarrio" = "barrio"))
ggmap(mapa_envig) +
geom_sf(data = bd_barrios_sf_acc,
inherit.aes = FALSE,
aes(fill = log_num_accidentes),
alpha = 0.6) +
geom_sf(data = sedes_admin_env_sf,
inherit.aes = FALSE) +
scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "red", na.value = NA)## Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.